수치지도는 제작 과정뿐만 아니라 갱신 및 검수 작업도 정확성과 최신성을 유지하기 위해 매우 중요하다. 하지만 항공사진과 현지측량을 통한 기존의 갱신 방법은 짧은 주기로 변하는 현실 세계를 충분히 반영하지 못한다는 한계를 갖고 있어 수치지도의 최신성을 유지하기 위한 효율적인 새로운 갱신 방안이 요구된다. 이를 위해 인터넷건축행정시스템(e-AIS)의 건축도면과 건축물대장정보를 이용하면 신축, 개축, 증축 등이 수시로 일어나는 건물에 대해 수치지도의 갱신을 위한 신속하고 효과적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 건축도면에서 추출된 공간 정보와 건축물대장에서 취득된 속성 정보를 이용하여 수치지도의 건물 레이어를 갱신하는 방법을 제시하였다.
우리가 제안한 BPF는 각 계층을 관리하기가 용이하다. BPF 내 레어어 구조는 인접한 상 하위에 대한 정보를 갖는다. 효율적인 소프트웨어 컴포넌트 재사용을 위해 컴포넌트, 서비스, 비즈니스 프로세스 모델 레이어를 매핑한다. 레이어간 접목은 새로운 비즈니스 변경에 따른 응용프로그램의 개발과 시스템의 유지 보수가 용이하다. 기본적인 클로즈 구조를 통해 각 레이어를 보다 효율적으로 관리한다.
본 논문에서는 기존 AHDRNet에 channel attention 기법을 적용했을 때 성능에 어떠한 변화가 있는지를 평가하였다. 기존 모델의 병합 망에 존재하는 DRDB(Dilated Residual Dense Block) 사이, 그리고 DRDB 내의 확장된 합성곱 레이어 (dilated convolutional layer) 뒤에 또다른 합성곱 레이어를 추가하는 방식으로 channel attention 기법을 적용하였다. 데이터셋은 Kalantari의 데이터셋을 사용하였으며, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)로 비교해본 결과 기존의 AHDRNet의 PSNR은 42.1656이며, 제안된 모델의 PSNR은 42.8135로 더 높아진 것을 확인하였다.
BERT는 자연어처리 여러 응용 분야(task)에서 우수한 성능을 보여줬으나, BERT 사전학습 모델을 학습하기 위해서는 많은 학습 시간과 학습 자원이 요구된다. 본 논문에서는 빠른 학습을 위한 한국어 BERT 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서는 다음과 같은 세 가지 학습 방법을 적용했다. 교착어인 한국어 특성을 반영하기 위해 형태소 분석 기반의 사전을 사용하였으며, 단어 간 상대적 위치 표현을 추가하여, 상대적 위치 정보를 학습했다. 또한 BERT 베이스 모델의 12-레이어 중 3-레이어만을 사용하여, 모델을 경량화시켰다.
해상에서는 선박의 안전한 항해를 위해 각종 항로 표지가 이용되는데, 과학 기술이 발전함에 따라 환경적 요소 등의 이유로 항로표지를 설지 할 수 없는 지역에서는 가상항로 표지를 필요로 하고 있다. 선행연구에서는 가상항로 표지의 최적 배치를 위해 선박 항해의 물리적 항해 제한 및 항해 장애물요소, 선박 교통 위험도 등을 격자 단위로 파악하였다. 이에 본 연구는 격자별로 나눈 해역의 위험도 지수를 통합하여 통합 위험도 평가 지수를 개발하고자 한다. 이에 요소별 가중치를 설정하고, 레이어를 통합한 뒤 위험도를 산정하여 통계데이터 기반 위험도를 평가하였다. 요소별 가중치 설정을 위해 위험도 레이어 통합 가중치를 설정하였으며, 실제 해역에 적용하여 위험도를 평가하였다.
어도비는 최근 크리에이티브 클라우드의 14개 데스크톱 애플리케이션의 새 버전을 발표했다. 이번 대규모 업데이트는 CS6 이래 가장 큰 규모로, 4가지 새로운 모바일 앱 및 크리에이티브 클라우드 서비스의 업데이트가 포함돼 있다. 포토샵 CC에는 더욱 똑똑해진 스마트 가이드, 향상된 레이어 구성요소, 사실적인 모션 블러 효과 등이 추가됐다. 추가된 새로운 모션 효과에 대해 알아본다.
건물에너지 저감에 효과적으로 기여하는 건축 재료를 이용하는 목조주택을 기반으로 단열 성능이 향상되고 있다. 그러나 고단열 고기밀화로 인한 습기 제어가 어려워져 외벽의 결로 및 곰팡이 발생으로 인하여 성능이 저하될 수 있다. 이에 열 습기 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 선정한 5가지 형태의 목조주택 외벽의 열 습기 성능, 결로 발생 및 곰팡이 성장 위험을 평가하였다. 목조주택은 농촌주택 표준설계도 '10과 '14, $2^{{\prime}{\prime}}{\times}6^{{\prime}{\prime}}$형, EIFS 그리고 목조형 패시브 하우스로 선정하였고, 각 벽체 레이어를 구성에 따라 벽 A, B, C, D, E로 구분하였다. 벽체의 열관류율은 각각 0.171, 0.172, 0.221, 0.150, $0.079W/m^2K$이다. 벽 A와 C의 OSB 절대함수량은 기준치 20%를 초과하는 값이 나타났고, 결로 평가를 통하여 단열재 내부 표면에서 겨울철에 결로가 발생할 수 있음을 확인하였다. 벽 D와 E는 외단열 벽체로 다른 벽체에 비하여 함수량 평가와 결로 평가에서 우수한 결과를 보여주었다. 그러나 곰팡이 성장 위험 평가에서 5가지 형태의 벽체 모두 곰팡이 성장 위험성이 있음을 확인하였다. 이에 따라 외벽의 열 습기 성능의 차이는 열적 성능에 의한 발생보다는 레이어 구성에 따른 차이가 발생하는 것으로 판단되었다. 모든 벽체는 비슷한 열적 성능을 가지고 있으나 레이어에 따라 동일한 조건에서의 적합성이 다르게 나타나는 것을 확인하였다.
홍수시 댐 방류에 따른 하류하천의 침수지역을 신속하게 가시화하는 것은 댐관리 업무에 매우 중요하다. 하천구간별로 모의된 홍수위를 기반으로 침수지역을 효과적으로 표출하기 위해서는 하천의 만곡부에서 나타나는 중복영역을 제거해야 된다. 본 연구에서는 홍수분석모형 (COSFIM)과 FLDWAV 모델을 연계하여 하천 만곡부를 고려한 침수지역 가시화를 위해 배수강제 알고리듬을 적용하였다. 배수강제 알고리듬은 자동유역추출시 지형상의 함몰점을 제거함으로서 수문학적 처리연구 등에 장점을 주는 보간법의 일종이다. 본 연구에서는 남강댐 하류구간을 대상으로 하천만곡부를 고려한 침수지역 레이어 제작기법을 제시하였으며, 이러한 프로세스를 자동으로 수행하기 위해 Arcobject 컴포넌트 기반의 시스템을 개발하였다. 침수지역레이어 자동추출시스템은 시간측면에서 대용량 데이터를 기반으로 수행되는 홍수범람가시화 업무를 효과적으로 절감시킬 수 있었다. 또한 침수지역 레이어는 IKONOS 위성영상과의 연계를 통해 홍수 재해관련 업무에 실감정보를 제공할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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